يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع البيانات غير المتجانسة (Heterogeneous Data) عبر مجموعة من الأساليب والتقنيات التي تسمح بدمج ومعالجة أنواع مختلفة من البيانات مثل النصوص، الصور، الصوت، والجداول. أهم هذه الأساليب:
• التكامل المسبق للبيانات (Data Integration): توحيد مصادر البيانات المختلفة في صيغة موحدة باستخدام تقنيات مثلETL (Extract, Transform, Load).
• تمثيل البيانات متعدد الوسائط (Multimodal Representation): بناء نماذج قادرة على التعامل مع أكثر من نوع بيانات في الوقت نفسه مثل Multimodal Deep Learning الذي يدمج النصوص مع الصور أو الصوت.
• الترميز (Encoding): تحويل البيانات المختلفة إلى تمثيلات عددية (Vectors) مثلWord Embeddings للنصوص أو Feature Extraction للصور والصوت.
• التطبيع (Normalization): توحيد المقاييس والأنماط لجعل البيانات قابلة للمقارنة والمعالجة.
• النماذج الموحدة (Unified Models): مثلTransformers متعددة الوسائط (Multimodal Transformers) التي تستطيع فهم النصوص والصور معًا.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق